# 文档理解

DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

mPLUG-DocOwl 1.5 是一个致力于OCR-free文档理解的统一结构学习模型，它通过深度学习技术实现了对文档的直接理解，无需传统的光学字符识别(OCR)过程。该模型能够处理包括文档、网页、表格和图表在内的多种类型的图像，支持结构感知的文档解析、多粒度的文本识别和定位，以及问答等功能。mPLUG-DocOwl 1.5 的研发背景是基于对文档理解自动化和智能化的需求，旨在提高文档处理的效率和准确性。该模型的开源特性也促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

EAGLE是一个面向视觉中心的高分辨率多模态大型语言模型（LLM）系列，通过混合视觉编码器和不同输入分辨率来加强多模态LLM的感知能力。该模型包含基于通道连接的'CLIP+X'融合，适用于具有不同架构（ViT/ConvNets）和知识（检测/分割/OCR/SSL）的视觉专家。EAGLE模型家族支持超过1K的输入分辨率，并在多模态LLM基准测试中取得了优异的成绩，特别是在对分辨率敏感的任务上，如光学字符识别和文档理解。

RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。

Adobe Acrobat的AI助手是一个集成在Acrobat中的创新功能，它可以帮助用户通过提问来理解文档内容，快速获取信息并生成内容。这项功能特别适合需要从文档中提取关键信息并快速创建电子邮件、演示文稿、会议记录等的用户。AI助手可以生成文档摘要，提供基于文档内容的建议问题，帮助用户更有效地探索和理解内容。此外，Adobe Acrobat的AI助手遵循Adobe的AI伦理原则，确保用户数据的安全和透明。

mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型，能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现，支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。

DocLLM是一个提供多模态文档理解模型的平台，旨在处理企业文档中的文本和空间布局，并提供优于现有大型语言模型的性能。其模型采用轻量级扩展，避免昂贵的图像编码器，专注于边界框信息以纳入空间布局结构。通过分解经典Transformer中的注意机制，捕获文本和空间模态之间的交叉对齐。此外，设计了一个预训练目标，学习填充文本段落，以解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。该解决方案在14个任务的16个数据集中优于现有大型语言模型，并且对5个以前未见数据集具有良好的泛化能力。

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